Obtaining the complete trajectory of the object is a very important task in computer vision applications, such as video surveillance. Previous studies to recover the trajectory between two disconnected trajectory segments, however, do not takes into account the object's motion characteristics and uncertainty of trajectory segments. In this paper, we present a novel approach to recover the trajectory between two disjoint but associated trajectory segments, called goal-directed tracking. To incorporate the object's motion characteristics and uncertainty, the goal-directed state equation is first introduced. Then the goal-directed tracking framework is constructed by integrating the equation to the object tracking and trajectory linking process pipeline. Evaluation on challenging dataset demonstrates that proposed method can accurately recover the missing trajectory between two disconnected trajectory segments as well as appropriately constrain a motion of the object to the its goal(or the target state) with uncertainty.
This paper focuses on an improvement in the transient performance of Boost converters when the load changes abruptly. This is achieved on the basis of the nature trajectory in Boost converters. Three key aspects of the transient performance are analyzed including the storage energy change law in the inductors and capacitors of converters during the transient process, the ideal minimum voltage deviation in the transient process, and the minimum voltage deviation control trajectory. The changing relationship curve between the voltage deviation and the recovery time is depicted through analysis and simulations when the load suddenly increases. In addition, the relationship curve between the current fluctuation and the recovery time is obtained when the load suddenly decreases. Considering the aspects of an increasing and decreasing load, this paper proposes the transient performance synthetic optimized trajectory and control laws. Through simulation and experimental results, the transient performances are compared with the other typical three control methods, and the ability of proposed synthetic trajectory and control law to achieve optimal transient performance is verified.
In the present study, a novel optimization method in formation control of multi -system vehicles based on the trajectory of the nearest neighbor trajectory is presented. In this regard, the state equations of each vehicle and multisystem is derived and the optimization scheme based on minimizing the differences between actual positions and desired positions of the vehicles are conducted. This formation control is a position-based decentralized model. The trajectory of the nearest neighbor are optimized based on the current position and state of the vehicle. This approach aids the whole multi-agent system to be optimized on their trajectory. Furthermore, to overcome the cumulative errors and maintain stability in the network a semi-centralized scheme is designed for the purpose of checking vehicle position to its predefined trajectory. The model is implemented in Matlab software and the results for different initial state and different trajectory definition are presented. In addition, to avoid collision avoidance and maintain the distances between vehicles agents at a predefined desired distances. In this regard, a neural fuzzy network is defined to be utilized in conjunction with the control system to avoid collision between vehicles. The outcome reveals that the model has acceptable stability and accuracy.
The on-line calculation method is developed to obtain the temperature trajectory that brings the reactants to the desired state in batch styrene polymerization reactor. The temperature trajectory is obtained by applying the moments of the polymer concentration to the 2-step calculation method. The computer simulation is also carried out to verify the superiority of the on-line method to the off-line one. When a temperature disturbance of constant size is introduced, the off-line results shows considerable deviation from the target degree of polymerization. The on-line strategy set up a new trajectory to reach the desired state by using the current state of the reactor. Therefore, the on-line strategy deals with the changes of the system more adequately than the off-line strategy.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권1호
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pp.21-26
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2001
In this study, we propose a two degree of freedom robust output tracking control method for a class of nonlinear system. We consider hyperbolically nonminimum phase single-input single-output uncertain nonlinear systems. We also consider the case that the nominal input-state equation is differentially flat. Nominal stable state trajectory is obtained in the flat output space via the flat output. Nominal feedforward control input is also computed from the nominal state trajectory. Due to the nature of the method, the generated flat output trajectory and control input are noncausal. Robust feedback control is designed to stabilize the systems around the nominal trajectory. A numerical example is given is given to demonstrate that robust tracking is achieved.
Dynamic Programming is regarded as a very powerful tool for solving nonlinear optimization problem subject to a number of constraints of state and control variables, but has definite disadvantages that it requires much more computing time and consumes much more memory spaces than other technigues. In order to eliminate the above-mentioned demerits, this paper suggests a news technique called Multiple Dynamic Programming. The underlying principles are based on the concept of multiple passes that, instead of forming fin lattices in time-state plane as adopted in the conventional Dynamic Programming, the Multiple Dynamic Programming constitutes, at the first pass, coarse lattices in the feasible domain of time-state plane and determines the optimal state trajectory by the usual method of Dynamic Programming, and at the second pass again constitutes finer lattices in the narrower domain surrounded by both the upperand lower edges next to the lattice edges through which the first pass optimal trajectory passes and determines the more accurate optimal trajectory of state, and then at the third pass repeats the same processes, and so on. The suggested technique insures remarkable curtailment in amounts of computer memory spaces and conputing time, and its applicability has been demonstrated by a case study on the hydro-thermal power coordination in Korean power system.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권5호
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pp.817-832
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2015
This paper presents a state feedback based backstepping control algorithm to address the trajectory tracking problem of an underactuated Unmanned Surface Vessel (USV) in the horizontal plane. A nonlinear three Degree of Freedom (DOF) underactuated dynamic model for USV is considered, and trajectory tracking controller that can track both curve trajectory and straight line trajectory with high accuracy is designed as the well known Persistent Exciting (PE) conditions of yaw velocity is completely relaxed in our study. The proposed controller has further been enriched by incorporating an integral action additionally for enhancing the steady state performance and control precision of the USV trajectory tracking control system. Global stability of the overall system is proved by Lyapunov theory and Barbalat's Lemma, and then simulation experiments are carried out to demonstrate the effectiveness of the controller designed.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권1호
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pp.47-52
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2012
This paper focuses on discrete-time sliding mode control with SIIM fuzzy adaptive switching gain. The adaptive switching gain is calculated using the simplified indirect inference fuzzy logic. Two fuzzy inputs are the normal distance from the present state trajectory to the switching function and the distance from the present state trajectory to the equilibrium state. The fuzzy output $f_{out}$(k) out f k is used to adjust the speed the adaptation law depending on the location of the state trajectory. The simulation results showed that the proposed method had no chattering in case of uncertain parameter without disturbance. Moreover the convergent rate of the switching gain was faster and more stable even in case of disturbance.
The anomalous propagation characteristics of a single Airy beam in nonlocal nonlinear medium are investigated by utilizing the split-step Fourier-transform method. We show that besides the normal straight propagation trajectory, the breathing solitons formed by the interaction between Airy beam and nonlocal nonlinear medium can propagate along the sinusoidal trajectory, and the anomalous trajectory can be modulated arbitrarily by altering the initial amplitude and the nonlocal nonlinear coefficient. In addition, the initial amplitude and the nonlocal nonlinear coefficient can have inverse impacts on the formation and transformation of the equilibrium state of spatial solitons, when the two parameters are larger than certain values. Therefore, the reversible transformation of the evolution dynamics of two soliton states can be realized by adjusting those two parameters properly. Finally, it is shown that the propagation properties of the solitons formed by the interaction between Airy beam and nonlocal nonlinear medium can be controlled arbitrarily, by adjusting the distribution factor and nonlocal coefficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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